不显示所有 x 值的连续 Y 变量（ggplot）R

Question

我是运行下面的代码，用于可视化 2012 年 2 月至 5 月的每月在线社交媒体情绪。但是，仅显示 2 月和 3 月的数据，尽管我有 4 月和 5 月的数据嗯。

可视化代码：

valence_12<-valences_by_post %>%
  filter(year == 2012)%>%
  group_by(month) %>%
  summarize(mean_valence= mean(valence), n=n())

ggplot(valence_12, aes(x =month, y = mean_valence)) +
  geom_point() +
  geom_line()+
  scale_x_continuous(breaks=seq(1,5,1)) 
  geom_smooth(formula = y ~ x, method = "loess")

输出：

我不确定为什么四月至五月的平均值显示为 NaN。

print(valence_12)
A tibble: 4 x 3
  month mean_valence     n
  <dbl>        <dbl> <int>
1     2       0.0514    35
2     3       0.0279   175
3     4     NaN        131
4     5     NaN         85

我很困惑，因为当我运行相同的代码但按天显示 4 月份的情绪时，图表显示的一切都符合预期：

# Sentiment by day: April, 2012
valence_12<-valences_by_post %>%
  filter(month == 4)%>%
  group_by(day) %>%
  summarize(mean_valence= mean(valence), n=n())

ggplot(valence_12, aes(x =day, y = mean_valence)) +
  geom_point() +
  geom_line()+
  scale_x_continuous(breaks=seq(1,31,1)) +
  geom_smooth()

输出

如何克服 4 月和 5 月数据的“NaN”错误？

dput(valence_12)
structure(list(month = c(2, 3, 4, 5), mean_valence = c(0.0513884517137431, 
0.0279234111587779, NaN, NaN), n = c(35L, 175L, 131L, 85L)), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -4L))

Answer 1

您在 4 月 23 日左右有一些缺失值 - 很难用您的图准确看出。您可以插入这些值，或者如果您有兴趣按月进行汇总，只需在创建绘图之前执行 na.rm = TRUE：

valence_12<-valences_by_post %>%
  filter(year == 2012)%>%
  group_by(month) %>%
  summarize(mean_valence= mean(valence, na.rm=TRUE), n=n())

不显示所有 x 值的连续 Y 变量（ggplot）R

Continuous Y variable not displayed for all x values (ggplot) R

r

data-visualization

ggplot2